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为探究土壤异质性对植物生长的影响机制，研究人员开展了 “小尺度农田土壤性质异质性对蚕豆生长的影响” 研究。结果发现小尺度土壤异质性改变了根际微生物和代谢物，影响蚕豆生长。该研究为农田管理提供了新视角。
在全球人口持续增长的大背景下，粮食需求预计到 2050 年将翻倍，这给人类社会的可持续发展带来了前所未有的挑战。提高现有耕地的生产力成为缓解粮食短缺的有效策略之一，而作物产量受土壤养分浓度、理化性质、污染物和微生物群落等多种因素的影响。土壤性质在不同空间尺度上存在着空间异质性，这种异质性可能由气候、地理位置、人类活动等多种因素导致。比如，在中国东南沿海地区，长期不受监管的电子垃圾拆解活动使得农业土壤中积累了大量的重金属和有机污染物，造成了土壤污染物的小尺度异质性，这极有可能影响植物的生长。
虽然以往的研究已经表明土壤异质性会影响作物生长和产量，根际代谢过程也对土壤性质、微生物群落组装、养分有效性和植物生长有重要作用，但土壤异质性引发植物生长差异的生化机制仍不明确。在这样的情况下，来自北京工业大学的研究人员开展了一项研究，旨在揭示小尺度土壤异质性对蚕豆生长的影响机制。
研究人员在浙江台州一处靠近电子垃圾拆解场的农田里种植了蚕豆。在蚕豆的花期，他们发现了一个明显的边界，将蚕豆的表型分为了两组：大组（生物量相对较重、植株较高）和小组（生物量相对较轻、植株较矮），这两组之间的行距仅为 30cm。研究人员测定了两组蚕豆根际土壤的元素、养分、酶活性和理化性质等土壤性质，同时测量了蚕豆的生物量、高度和抗氧化酶活性，并通过宏基因组学和代谢组学分析，研究了两组蚕豆根际土壤微生物群落、代谢物谱和相关代谢途径的差异。
研究结果表明，大组和小组蚕豆在生物量和高度上存在显著差异。在根际土壤性质方面，大组土壤的 pH 值显著低于小组，土壤中 As、B、Co、Cr、Cu、Pb、Sr、Zn、Ni 和 Cd 的总浓度也显著低于小组。随机森林分析确定了土壤中 Mo、Cu、Cd 的总浓度与蚕豆生物量显著相关，土壤 pH 值以及 Zn、Ni、Cr、Co、B 和 As 的总浓度是影响蚕豆高度的主要因素。
在根际微生物群落和功能上，两组也存在差异。在门水平上，根际土壤微生物群落主要由变形菌门（Pseudomonadota）、放线菌门（Actinomycetota）、酸杆菌门（Acidobacteriota）、绿弯菌门（Chloroflexota）和候选门 Rokubacteria 组成，它们的相对丰度占微生物群落总相对丰度的 60% 以上 。功能途径主要与次生代谢物的生物合成、微生物在不同环境中的代谢、双组分系统和碳代谢等有关，占总相对丰度的 30% 以上。通过线性判别分析效应量（LEfSe）分析发现，真核生物中的微生物分类群在两组间差异显著，共鉴定出 22 个差异富集的真核生物分类群。此外，在古菌、病毒和细菌中也分别有 3 个、9 个和 9 个分类群在两组间表现出相对丰度的差异，同时有 8 种微生物功能在两组间存在显著差异。
根际代谢物方面，大部分差异代谢物在大组中的相对丰度较高。通过主成分分析（PCA）发现，两组蚕豆根际代谢物谱存在明显分离。与小组相比，大组中共有 462 种根际代谢物显著上调，35 种显著下调。在这些代谢物中，有 88 种差异代谢物（DMEs）成功注释到京都基因与基因组百科全书（KEGG）代谢途径，其中 80 种在大组中上调，8 种在小组中上调。
进一步关联分析发现，有 21 种差异代谢物（SCDMEs）与蚕豆表型显著相关，这些 SCDMEs 显著富集在 15 条代谢途径（SEMPs）中，如植物次生代谢物的生物合成、嘌呤代谢等。参与这些 SEMPs 的微生物属中，有 46 个微生物属（SDMGs）在两组间相对丰度存在显著差异，其中 11 个微生物属（SCDMGs）与蚕豆表型显著相关。结构方程模型（SEM）表明，根际土壤元素的差异通过改变根际微生物分类群和代谢物，显著影响了蚕豆的表型，其中差异微生物分类群对蚕豆表型变异的贡献最大。
综上所述，该研究证实了小尺度（30cm）的土壤性质异质性，包括土壤中 As、B、Cd 等元素和 pH 值的差异，能够通过改变根际土壤微生物群落和代谢物，显著影响蚕豆的表型。这一研究结果表明，即使是小尺度的农业土壤异质性也值得高度关注，田间土壤检测和配方种植等干预措施可能有助于减少空间变异性，优化作物产量。该研究为深入理解土壤异质性对植物生长的影响机制提供了新的视角，也为农田管理提供了重要的理论依据，相关成果发表在《Environmental Microbiome》杂志上。
在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：首先是田间实验，在受电子垃圾拆解污染的农田种植蚕豆，设置合理的种植间距，花期进行观测和采样。其次是多组学分析技术，通过宏基因组测序研究根际土壤微生物群落的组成和功能，利用代谢组学分析根际土壤代谢物谱。此外，运用随机森林分析、Mantel 检验、Spearman 相关分析和结构方程模型等多种统计分析方法，探究土壤性质、微生物、代谢物与蚕豆表型之间的关系。
